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我正在为 Android 开发 AR 应用程序，我需要一个非常准确的位置(小于 1 米)。该应用程序基于行人(室外)，需要实时定位。我知道这个问题可能是一个非常困难的问题，但希望其他人已经找到了解决方案。
我已经研究过卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器，但到目前为止我还没有找到我能够使用或适应的解决方案。我认为卡尔曼滤波器可能是我需要走的方向。
现在我正在使用原始 gps 数据来设置我的位置，但这太不准确了，当设备静止在一个地方时，它可以四处移动甚至跳跃大约 5-10 米。
所以我的问题是:虽然我现在使用未经过滤的原始 gps 数据来获取位置，但我需要如何过滤它(卡尔曼？扩展卡尔曼？)以及我需要使用哪些传感器(gps 位置？gps速度？加速度计？)以获得最准确的行人室外位置。
更新:我需要更新我的问题，因为不可能做我最初的问题，在平板电脑/手机 gps 上获得低于 1 米的精度。我现在的问题是:如何应用过滤，以便后续的 gps 位置测量保持在可管理的距离内。例如因此，当我使用我的设备向北移动 10 米时，我的 GPS 也测量到我从初始位置向北移动了 10 米 +/- 1 米(10%)，而不是 GPS 测量的跳跃/移动。
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为了帮助人们理解我要问的问题，我选择完全改写它。我希望这能解决问题。 我正在以 1 秒的速率收集 GPS 数据(纬度/经度)。了解此数据可能不是 100% 准确，并且偶尔有一个(1 个或多个)数据点偏
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